我需要基于A星算法求解多机器人栅格路径规划的python代码
时间: 2023-10-03 14:02:21 浏览: 40
好的,以下是基于A星算法的多机器人栅格路径规划的Python代码:
```python
import heapq
# 定义节点类
class Node:
def __init__(self, x, y, g=0, h=0):
self.x = x
self.y = y
self.g = g
self.h = h
self.f = g + h
self.parent = None
def __lt__(self, other):
return self.f < other.f
# 定义A星算法函数
def AStar(start, end, grid):
# 定义开启列表和关闭列表
open_list = []
close_list = []
# 将起始节点加入开启列表
heapq.heappush(open_list, start)
# 定义移动方向
dx = [-1, 0, 1, 0]
dy = [0, 1, 0, -1]
while len(open_list) > 0:
# 取出开启列表中f值最小的节点
current_node = heapq.heappop(open_list)
# 将该节点加入关闭列表
close_list.append(current_node)
# 判断是否到达终点
if current_node.x == end.x and current_node.y == end.y:
path = []
while current_node.parent:
path.append((current_node.x, current_node.y))
current_node = current_node.parent
path.append((start.x, start.y))
return path[::-1]
# 遍历相邻节点
for i in range(4):
next_x = current_node.x + dx[i]
next_y = current_node.y + dy[i]
if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]) or grid[next_x][next_y] == 1:
continue
next_node = Node(next_x, next_y)
# 判断节点是否在关闭列表中
if next_node in close_list:
continue
# 计算节点的g和h值
next_node.g = current_node.g + 1
next_node.h = abs(next_node.x - end.x) + abs(next_node.y - end.y)
next_node.f = next_node.g + next_node.h
next_node.parent = current_node
# 判断节点是否在开启列表中
for node in open_list:
if node.x == next_node.x and node.y == next_node.y and node.f <= next_node.f:
break
else:
heapq.heappush(open_list, next_node)
return None
# 定义多机器人路径规划函数
def MultiRobotPathPlanning(starts, ends, grid):
paths = []
for i in range(len(starts)):
path = AStar(Node(starts[i][0], starts[i][1]), Node(ends[i][0], ends[i][1]), grid)
if path is None:
return None
paths.append(path)
for pos in path:
grid[pos[0]][pos[1]] = 1
return paths
```
其中,`starts`表示多个机器人的起始位置列表,`ends`表示多个机器人的目标位置列表,`grid`表示栅格地图,地图中1表示障碍物,0表示可通行的空地。函数返回每个机器人的路径列表,如果无法找到合法路径,返回None。
请注意,此代码仅提供参考,需要根据实际情况进行调整和优化。